University of Edinburgh（爱丁堡大学）

When transformers learn "impossible" languages, what do they learn?

当Transformer学习“不可能”语言时，它们学到了什么？

Ram Janarthan, Coleman Haley, Sharon Goldwater

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究通过训练GPT-2模型于英语的“不可能”变体，发现模型在语法敏感性上仅逐渐退化，但在生成任务中显著失败，提出生成缺陷是语言不可习得性的可能解释。

Comments CoNLL 2026 (Best Paper Award). 14 pages, 3 figures

DeXposure-Claw: An Agentic System for DeFi Risk Supervision

DeXposure-Claw: 一个用于DeFi风险监管的智能体系统

Aijie Shu, Bowei Chen, Wenbin Wu, Cathy Yi-Hsuan Chen, Fengxiang He

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 针对DeFi监管中LLM智能体易误报的问题，提出DeXposure-Claw系统，通过图时间序列基础模型预测风险网络，结合确定性监控和置信度门控生成可审计监管票据，并构建六轴评估基准DeXposure-Bench，实验验证有效性。

Can VLMs Reason Robustly? A Neuro-Symbolic Investigation

VLM能稳健推理吗？一项神经符号研究

Weixin Chen, Antonio Vergari, Han Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型在分布偏移下的推理稳健性，提出结合VLM概念识别与电路符号推理的神经符号方法VLC，在三个视觉演绎推理任务上实现更高的分布外准确率。

Comments TMLR 2026